【第13周 项目1 - Prim算法的验证】

本文通过一个具体实例演示了Prim算法的应用过程。使用C语言实现了Prim算法,并详细解释了如何找到无向加权图的最小生成树。该算法首先选择一个起始顶点,然后逐步将最短边对应的顶点加入到生成树中。

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问题及代码

/* 
 Copyright (c)2015级,烟台大学计算机与控制工程学院 
 All rights reserved. 
 文件名称:项目1.cbp 
 作    者:彭友程  完成日期:2016年11月24日 
 版 本 号:v1.0 
 问题描述:Prim算法的验证。 
 输入描述:无 
 程序输出:测试数据 
*/

图算法库


代码:

#include "graph.h"  

void Prim(MGraph g,int v)  
{  
    int lowcost[MAXV];          //顶点i是否在U中  
    int min;  
    int closest[MAXV],i,j,k;  
    for (i=0; i<g.n; i++)           //给lowcost[]和closest[]置初值  
    {  
        lowcost[i]=g.edges[v][i];  
        closest[i]=v;  
    }  
    for (i=1; i<g.n; i++)           //找出n-1个顶点  
    {  
        min=INF;  
        for (j=0; j<g.n; j++)     //在(V-U)中找出离U最近的顶点k  
            if (lowcost[j]!=0 && lowcost[j]<min)  
            {  
                min=lowcost[j];  
                k=j;            //k记录最近顶点的编号  
            }  
        printf(" 边(%d,%d)权为:%d\n",closest[k],k,min);  
        lowcost[k]=0;           //标记k已经加入U  
        for (j=0; j<g.n; j++)       //修改数组lowcost和closest  
            if (g.edges[k][j]!=0 && g.edges[k][j]<lowcost[j])  
            {  
                lowcost[j]=g.edges[k][j];  
                closest[j]=k;  
            }  
    }  
}  

int main()  
{  
    MGraph g;  
    int A[6][6]=  
    {  
        {0,10,INF,INF,19,21},  
        {10,0,5,6,INF,11},  
        {INF,5,0,6,INF,INF},  
        {INF,6,6,0,18,14},  
        {19,INF,INF,18,0,33},  
        {21,11,INF,14,33,0}  
    };  
    ArrayToMat(A[0], 6, g);  
    printf("最小生成树构成:\n");  
    Prim(g,0);  
    return 0;  
}

这里写图片描述


运行结果

知识点总结

Prim算法的验证。

心得体会:

运用图算法库实现Prim算法的基本运算。

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目
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